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Systeme de memoire

PRX fournit un systeme de memoire flexible qui permet aux agents de persister et de rappeler le contexte a travers les conversations. Le systeme de memoire prend en charge 5 backends de stockage, chacun optimise pour differents scenarios de deploiement.

Apercu

Le systeme de memoire remplit trois fonctions principales :

  • Rappel -- recuperer les interactions passees pertinentes et les faits avant chaque appel LLM
  • Stockage -- persister les informations importantes extraites des conversations
  • Compactage -- resumer et comprimer les anciens souvenirs pour tenir dans les limites de contexte

Backends de stockage

BackendPersistanceRechercheIdeal pour
MarkdownFichiersGrep texte integralCLI mono-utilisateur, memoire sous controle de version
SQLiteBase localeFTS5 texte integralDeploiements locaux, petites equipes
PostgreSQLBase distantepg_trgm + FTSDeploiements serveur multi-utilisateurs
EmbeddingsStockage vectorielSimilarite semantiqueRecuperation de type RAG, grandes bases de connaissances
En memoireAucune (session uniquement)Recherche lineaireSessions ephemeres, tests

Configuration

Selectionnez et configurez le backend de memoire dans config.toml :

toml
[memory]
backend = "sqlite"  # "markdown" | "sqlite" | "postgres" | "embeddings" | "memory"
max_recall_items = 20
recall_relevance_threshold = 0.3

[memory.sqlite]
path = "~/.local/share/openprx/memory.db"

[memory.postgres]
url = "postgresql://user:pass@localhost/prx"

[memory.embeddings]
provider = "ollama"
model = "nomic-embed-text"
dimension = 768

Cycle de vie de la memoire

  1. Extraction -- apres chaque tour de conversation, le systeme extrait les faits cles
  2. Deduplication -- les nouveaux faits sont compares aux memoires existantes
  3. Stockage -- les faits uniques sont persistes dans le backend configure
  4. Rappel -- avant chaque appel LLM, les memoires pertinentes sont recuperees
  5. Hygiene -- une maintenance periodique compacte et elague les entrees obsoletes

Pages associees

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